bài tập xử lý dữ liệu bộ môn phương pháp nghiên cứu khoa học

Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn trong mô hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.. Thực hiện phân tích anova một chiều để

Trang 1

KHÓA : K22 LỚP : ĐÊM 5

TP.HCM, tháng 08 năm 2013

Trang 2

MỤC LỤC

I Kiểm tra và làm sạch dữ liệu 3

II Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP 4

1 Thành phần văn hóa tổ chức OC 4

2 Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV 6

3 Thành phần thực tiễn quản trị MP 9

4 Thành phần kết quả hoạt động công ty P 10

5 Tính giá trị các biến mới: 12

III Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn trong mô hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP 13

3.1 Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN 13

3.2 Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP 16

3.3 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị AGE 18

3.4 Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS 19

IV Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS 20

V Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông qua phân tích nhân tố/EFA 22

VI Kiểm định giả thiết 23

VII Xây dựng hàm tương quan với biến giả Dummy Biến giả được chọn là biến loại hình doanh nghiệp, trong đó doanh nghiệp nhà nước chọn làm biến cơ sở 26

Trang 3

ĐỀ BÀI

Giả sử chúng ta có một mô hình lý thuyết gồm 4 khái niệm lý thuyết có quan hệ với nhau: Văn hóa tổ chức (OC), hệ thống giá trị của quản trị gia (PV), thực tiển quản trị (MP), và kết quả hoạt động của công ty (P) Khái niệm văn hóa tổ chức được chia thành hai biến tiềm ẩn: OC1 và OC2 Trong đó OC1 được đo lường bằng 5 yếu tố thành phần (OC11, OC12,

… , OC15); OC2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (OC21, OC22, … , OC26) Biến PV là khái niệm đơn biến được đo lường bằng 9 yếu tố thàh phần (PV1, PV2, …., PV9) Khái niệm MP được phân ra hai biến tiền ẩn: MP1 và MP2 MP1 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP11, MP12, …., MP16) và MP2 được đo lường bằng 6 yếu tố thành phần (MP21, MP22, …., MP26) Riêng khái niệm P được đo lường bởi 6 yếu tố thành phần (P1, P2, …., P6)

Trong mô hình này, P là biến phụ thuộc và các biến OC1, OC2, PV, MP1, MP2 là biến độc lập Các biến phân loại bao gồm

 Loại hình doanh nghiệp: có bốn loại và được mã hóa từ 1 đến 4 (ký hiệu là OWN) Thứ tự như sau: DNNN, Liên doanh, công ty tư nhân, doanh nghiệp gia đình

 Cấp bậc quản lý (POS) gồm hai bậc, trong đó quản lý cấp cao nhận giá trị là 1, quản

lý cấp trung nhận giá trị là 2

 Độ tuổi quản trị gia (Age) chia thành 4 nhóm: 1, 2, 3, 4

 Kinh nghiệm quản lý (EXP) cũng được chia thành 4 bậc, từ bậc 1 đến bậc 4 Mổi bậc có khoảng cách là 5 năm

YÊU CẦU:

1 Thực hiện phân tích khám phá (EFA)/phân tích nhân tố để tìm các biến mới/hoặc giảm biến, cũng như tìm các yếu tố thành phần đo lướng biến này Sau đó tính giá trị của các biến mới (là trung bình của các yếu tố thành phần)

2 Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số cronbach alpha

3 Thực hiện phân tích anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tiềm ẩn trong

mô hình này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP.Thực hiện phân tích anova hai chiều với biến OWN và POS

4 Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông qua phân tích nhân tố/EFA và cronbach alpha

5 Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến

6 xây dựng hàm tương quan với biến giả (dummy) Biến giả được chọn là biến loại hình doanh nghiệp Trong đó doanh nghiệp nhà nước được chọn là biến cơ sở

Trang 4

BÀI LÀM

Xuất dữ liệu từ file Excel sang spss V20.0, dùng lệch Frequencies để lập bảng tầng số cho tất cả các biến, và nhận thấy rằng biến MP16 có một giá trị sai lệch, biến EXP đƣợc chia thành 4 bậc nhƣng trong kết quả khảo sát có bậc 5

Bảng 1.1: Bảng tầng số của biến quan sát MP16

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Bảng 1.2: Bảng tầng số của biến phân loại EXP

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Trang 5

II Kiểm định EFA và hệ số Cronbach Alpha lần lược cho các biến OC, PV, MP

Theo kết quả phân tích trên ta thấy được 2 nhân tố được rút ra, tổng phương sai trích TVE

= 47,398% <50%, tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

a kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

Bảng 2.2: Cronbach’s Alpha của thành phần OC1

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item

Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Total Correlation

Item-Cronbach's Alpha if Item Deleted

Trang 6

Bảng 2.3: Kết quả phân tích EFA của thành phần OC

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

a Rotation converged in 3 iterations

Dựa vào kết quả trên, ta thấy tổng phương sai trích TVE = 50,916% >50% thỏa mãn, hệ số Cronbach’s Alpha = 0, 805 là cao, đồng thời dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố thì các biến OC25 và OC25 đo lường cho OC1 tốt hơn OC2, do đó, các biến tiềm ẩn OC1 và OC2

có các biến đo lường mới như sau:

FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OO25 và OC26

FTOC2: OC13, OC21, OC22 và OC23

Trang 7

2 Thành phần Hệ thống giá trị của quản gia PV

a Phân tích nhân tố EFA

Bảng 2.5 : Kết quả phân tích EFA của thành phần PV

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Theo kết quả phân tích trên ta thấy được 2 nhân tố được rút ra, Tổng phương sai trích TVE

= 47,779 % < 50% (không thỏa) tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số

Cronbach Alpha

b Kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha của thành phần PV

Deleted

Theo kết quả phân tích trong bảng 2.8 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.619> 0.6, hệ số

tương quan của các biến PV3, PV4 và PV9 nhỏ hơn 0.3, tiến hành xóa biến PV4 và tiến

hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha, được kết quả sau:

Trang 8

Deleted

Total Variance Explained

Trang 9

FTPV : PV5, PV6, PV8

Trang 10

3 Thành phần thực tiễn quản trị MP

Bảng 2.13 : Kết quả phân tích EFA của thành phần MP

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization

a Rotation converged in 4 iterations

Theo kết quả phân tích trên ta thấy được 3 nhân tố được rút ra, Tổng phương sai trích TVE

= 53,835% > 50% (thỏa mãn), tiến hành kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

Trang 11

b kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

Bảng 2.14: Cronbach’s Alpha của thành phần MP

Deleted

Dựa vào ma trận xoay nhân tố, ta thấy rằng biến mới MP3, đồng thời biến MP15 và MP16

đo lường MP2 tốt hơn MP1, tổ hợp biến mới như sau:

FTMP1: MP15, MP16, MP21, MP22, MP23, MP24, MP25 và MP26

FTMP2: MP11và MP12

FTMP3: MP13 và MP14

Bảng 2.15 : Kết quả phân tích EFA của thành phần P

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Từ kết quả trên ta thấy ta thấy tổng phương sai trích TVE > 50%, nên thang đo đạt yêu cầu

Trang 12

b kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha

Bảng 2.16 : Cronbach’s Alpha của thành phần P

Deleted

Sau Khi phân tích nhân tố EFA và Cronbach’s Alpha cho các thành phần OC, PV, MP và P

ta loại 7 biến quan sát và còn lại 31 biến quan sát Gồm 7 biến chính

- Nhân tố FTOC1: OC11, OC12, OC14, OC15, OC25 và OC26

- Nhân tố FTOC2: OC13, OC21, OC22 và OC23

Trang 13

5 Tính giá trị các biến mới:

Biểu đồ 1: Giá trị FTOC1

Biểu đồ 2: Giá trị FTOC2

Biểu đồ 3: Giá trị FTPV

Biểu đồ 4: Giá trị FTMP1

Biểu đồ 5: Giá trị FTMP2

Biểu đồ 6: Giá tị FTMP3

Trang 14

III Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn trong mô hình với này với các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP

Các biến tiềm ẩn gồm: FTOC1; FTOC2; FTPV; FTMP1; FTMP2; FTMP3

Ta tiến hành kiểm định sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu, ta có giả thuyết:

- H0 : Không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu

- H1 : Có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu

Nếu Sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 tức là không có sự khác biệt giữa các hình thức sở hữu công ty Ngƣợc lại, nếu Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 tức là có sự khác biệt giữa các hình thức

sở hữu công ty đối với các biến tiềm ẩn

Bảng 3.1 : ANOVA một chiều cho OWN

ANOVA Sum of

Trang 15

đối với các biến này Tuy nhiên, để biết đƣợc các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì

ta tiến hành kiểm định Post Hoc

Bảng3.2 : Kết quả kiểm định POST HOC cho OWN

Multiple Comparisons Bonferroni

Dependent Variable

Mean Difference (I-J)

Std Error Sig

95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound

Trang 16

* The mean difference is significant at the 0.05 level

Dựa vào bảng kết quả 3.2 ta có kết quả sau:

- Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa loại 2 và loại 3 là nhiều nhất;

- Khác biệt về FTMP1 giữa loại 1 và loại 3, loại 1 và loại 4; trong đó khác biệt giữa loại 1 và loại 3 là nhiều nhất;

- Khác biệt về FTMP2 giữa loại 3 và loại 4;

- Khác biệt về FTMP3 giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3, loại 3 và loại 4 ; trong đó khác biệt giữa loại 1 và loại 3, giữa loại 2 và loại 3 là nhiều nhất;

- Khác biệt về FTP giữa loại 1 và loại 3, loại 2 và loại 3; trong đó khác biệt giữa loại

1 và loại 3 là nhiều nhất;

Trang 17

3.2 Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm EXP

Bảng 3.3 : ANOVA một chiều cho EXP

Với kết quả ở bảng 3.3 ở trên, Sig của FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3 lớn hơn mức

ý nghĩa 5% vì vậy chúng ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa kinh nghiệm với biến tiềm ẩn FTOC1, FTPV, FTMP2, FTMP3 Ngƣợc lại, các biến tiềm ẩn FTOC2, FTMP1, FTP có Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên có sự khác biệt giữa kinh nghiệm đối với các biến này Tuy nhiên, để biết đƣợc các hình thức sở hữu nào có sự khác biệt thì ta tiến hành kiểm định Post Hoc

Trang 18

Bảng3.4 : Kết quả kiểm định POST HOC cho EXP

Multiple Comparisons Bonferroni

Dependent Variable

Mean Difference (I-J)

Std Error Sig

* The mean difference is significant at the 0.05 level

Dựa vào bảng kết quả 3.4 ta có kết quả sau:

- Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3;

Trang 19

- Khác biệt về FTMP1: không có sự khác biệt

- Khác biệt về FTOC2 giữa loại 1 và loại 2, loại 1 và loại 3;

Bảng 3.5 : ANOVA một chiều cho AGE

ANOVA Sum of

Trang 20

3.4 Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý POS

Bảng 3.6 : ANOVA một chiều cho POS

ANOVA Sum of

Trang 21

IV Phân tích ANOVA hai chiều với OWN và POS

Đầu tiên ta giả định, các hình thức quản lý (OWN) khác nhau cho kết quả hoạt đông

khác nhau, các cấp bậc quản lý (POS) khác nhau cho kết quả hoạt động khác nhau và có thêm một tác động là tác động của hình thức quản lý vào kết quả hoạt động còn phù thuộc

vào cấp bậc quản lý (OWN*POS)

Đầu tiên ta có kết quả kiểm định Levene cho thấy giả định phương sai bằng nhau đã

không bị vi phạm (Sig>0.05), đó là điều kiện để ta tiến hành ANOVA

Dependent Variable: FTP

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups

a Design: Intercept + OWN + POS + OWN * POS

Trong bảng kết quả phân tích tác động của OWN, POS và POS*OWN ta thấy rằng: Chỉ

có OWN và POS có tác động vào P (Sig<0.05) còn OWN*POS thì không có tác động gì cả(Sig>0.05)

Bảng 4.2: Tests of Between-Subjects Effects

Source Type III Sum of

Squares df Mean Square F Sig

a R Squared = ,026 (Adjusted R Squared = ,019)

Từ đó ta thay đổi mô hình, loại bỏ sự tác động của OWN*POS thì ta vẫn có kết quả là mô

hình phù hợp- phương sai không đổi (Sig=0.92>0.05) và OWN và POS có sự tác động trực tiếp làm ảnh hưởng đến P ( Sig<0.05)

Bảng 4.3: Levene's Test of Equality of Error Variances a

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups

a Design: Intercept + OWN + POS

Trang 22

Bảng 4.4: Tests of Between-Subjects Effects

Source Type III Sum of

Squares df Mean Square F Sig

a R Squared = ,025 (Adjusted R Squared = ,021)

Và bây giờ ta phân tích sự tác động của POS, OWN đến P như thế nào Đầu tiên POS

chỉ có hai nhóm quản trị cấp cao và quản trị cấp trung nên không cần thiết sự dụng Post Hoc

test Ta có thể kết luận cho POS: quản trị cấp cao và quản trị cấp trung tạo ra kết quả kinh

doanh P khác nhau Còn về OWN ta có Post Hoc test ở bảng dưới đây

Nhìn vào bảng này ta có thể thấy : Giá trị Sig<0.05 cho ta biết rằng hình thức sở hữu

Doanh nghiệp NN (1) với Công ty Tư nhân (3) và Liên doanh (2) với Công ty tư nhân (3)

có sự khác biệt trong kết quả hoạt động kinh doanh với nhau

Multiple Comparisons

Bonferroni

(I) OWN (J) OWN Mean

Difference (I-J) Std Error Sig

Based on observed means

The error term is Mean Square(Error) = ,978

* The mean difference is significant at the ,05 level

Trang 23

V Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông qua phân tích nhân tố/EFA

Trang 24

Bảng 5.3: Coefficients

Coefficients a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

Zero-1

FTOC1 ,195 ,031 ,195 6,326 ,000 ,377 ,203 ,155 ,632 1,581 FTOC2 ,237 ,030 ,238 7,937 ,000 ,448 ,252 ,194 ,667 1,499 FTPV -,030 ,028 -,030 -1,064 ,288 ,246 -,035 -,026 ,756 1,322 FTMP1 ,335 ,031 ,336 10,939 ,000 ,497 ,337 ,267 ,633 1,579 FTMP2 ,259 ,028 ,260 9,225 ,000 ,370 ,289 ,226 ,753 1,328 FTMP3 ,076 ,025 ,076 3,037 ,002 ,103 ,099 ,074 ,962 1,040

a Dependent Variable: FTP

Mô hình tổng quát về P với n = 953 với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 và mô hình này giải thích đƣợc 44,0% sự biến thiên của P

P = 0,195*FTOC1 + 0,238*FTOC2 - 0,03*FTPV+ 0,336*FTMP1 + 0,260*FTMP2+ 0,076*FTMP3

VI Kiểm định giả thiết

Định dạng
Số trang	29
Dung lượng	1,29 MB